Caffe框架的主要功能包括：
高效的卷积神经网络（CNN）实现：Caffe是一个专门用于构建和训练CNN模型的深度学习框架。它提供了丰富的层类型，如卷积层、池化层、全连接层等，以及各种激活函数和损失函数，使得用户可以灵活地构建各种CNN模型。
多种模型和数据的支持：Caffe支持多种模型和数据，包括图像分类、目标检测、语义分割等。它提供了一些流行的模型，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet等，用户可以直接使用这些模型进行训练和测试。同时，Caffe还支持常见的图像数据格式，如LMDB、LevelDB、HDF5等。
高效的计算和内存管理：Caffe通过使用C++和CUDA来实现高效的计算和内存管理。它利用GPU加速计算，可以快速地进行模型的训练和推断。此外，Caffe还提供了内存优化和分布式训练等功能，可以有效地处理大规模的数据和模型。
易于使用的接口和工具：Caffe提供了简单易用的Python接口，用户可以通过Python脚本来定义模型、配置训练参数、读取数据等。此外，Caffe还提供了一些命令行工具，如caffe train、caffe test等，方便用户进行模型的训练和测试。
开源和活跃的社区支持：Caffe是一个开源项目，拥有庞大的用户和开发者社区。用户可以从社区中获取各种模型和代码示例，解决问题和交流经验。Caffe的开发者也会定期发布新的版本，修复bug和改进功能，保证框架的稳定性和可靠性。